极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）是一类基于前馈神经网络（feedforwardneuronnetwork）的机器学习算法，其主要特点是隐含层节点参数可以是随机或人为给定的且不需要调整，学习过程仅需计算输出权重。
ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。
ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。
2025/3/9 14:55:18
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在敏捷测试中UI的自动化测试（一般我们也称这层测试为功能测试或验收测试，本文单指WebUI的自动化测试）虽然没有单元测试那么广为提及，但因为其与最终用户最近，所以基于用户场景的UI自动化测试还是有其重要的意义的。
使用UI自动化测试对产品的关键功能路径进行验证及回归，比起传统的QA手工执行Testcase可以更快地得到反馈，也让发布变得更有信心。
理想状况下，我们应该将所有可以固化下来的Testcase都自动化起来，而让我们的测试人员进行更有挑战性的探索性测试活动。
让机器做已知领域的事儿，让人对未知领域进行探索。
不过理想归理想，现实是残
使用UI自动化测试对产品的关键功能路径进行验证及回归，比起传统的QA手工执行Testcase可以更快地得到反馈，也让发布变得更有信心。
理想状况下，我们应该将所有可以固化下来的Testcase都自动化起来，而让我们的测试人员进行更有挑战性的探索性测试活动。
让机器做已知领域的事儿，让人对未知领域进行探索。
不过理想归理想，现实是残
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数学建模常用程序包，包括神经网络、图论算法、小波预测、元胞自动机、回归预测、灰色预测、聚类分析、SVM、时间序列、粒子群优化、模拟退火、遗传算法、主成分分析、图像处理等数十种常用代码，可以直接运行。
2025/2/22 21:02:50
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回归和增量测试在可能由成百上千需求组成的应用程序测试过程中起着重要作用。
增量测试有时可以手动执行，而回归测试需要自动化工具或框架。
对多个操作系统、架构和中间件软件的支持，比如应用程序服务器和数据库，使得对自动化框架的需求变得更加紧迫。
本文简要地介绍STAF/STAX测试自动化框架，并且展示如何使用它来构建一个框架，在复杂试验台中实现测试自动化和持续集成。
回归测试往往用于确保软件变更不会在软件中引入新的问题或故障。
另外，还可以用它来确保您不会重新引入之前修复的错误。
如果软件对第三方组件和库有诸多依赖项，比如XML处理API或JPA等数据库提取API，那么新问题的引入会非常常见。
在这些情况下，数据
增量测试有时可以手动执行，而回归测试需要自动化工具或框架。
对多个操作系统、架构和中间件软件的支持，比如应用程序服务器和数据库，使得对自动化框架的需求变得更加紧迫。
本文简要地介绍STAF/STAX测试自动化框架，并且展示如何使用它来构建一个框架，在复杂试验台中实现测试自动化和持续集成。
回归测试往往用于确保软件变更不会在软件中引入新的问题或故障。
另外，还可以用它来确保您不会重新引入之前修复的错误。
如果软件对第三方组件和库有诸多依赖项，比如XML处理API或JPA等数据库提取API，那么新问题的引入会非常常见。
在这些情况下，数据
2025/2/10 18:07:10
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MATLAB复现LSTM网络学习预测,此示例说明如何使用长期短期记忆(LSTM)网络预测时序数据。
要预测序列在将来时间步的值，您可以训练“序列到序列”回归LSTM网络，其中响应是将值移位了一个时间步的训练序列。
也就是说，在输入序列的每个时间步，LSTM网络都学习预测下一个时间步的值。
要预测序列在将来时间步的值，您可以训练“序列到序列”回归LSTM网络，其中响应是将值移位了一个时间步的训练序列。
也就是说，在输入序列的每个时间步，LSTM网络都学习预测下一个时间步的值。
2025/2/10 0:46:12
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支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。
分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。
假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。
它是一种监督式学习的方法，广泛应用于统计分类以及回归分析中。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。
分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。
假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。
它是一种监督式学习的方法，广泛应用于统计分类以及回归分析中。
2025/1/31 20:31:55
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本书是作者经过10余年的教学实践，在总结前两版教材的基础上，根据广大读者的反馈意见修订而成的。
全书基于SPSS23中文版软件版本，同时兼顾早期的软件版本。
在编写过程中，作者以统计分析的实际应用为主线，在对主要统计分析方法的基本概念和统计学原理进行简明介绍的基础上，以64个实例为载体对SPSS23中各种分析方法的应用场合和操作过程进行了清晰说明，并对相关领域的29个统计分析典型案例进行了应用方法及解决思路的详细分析。
全书共有思考与练习题76个，以供巩固学习效果和课后练习。
全书内容覆盖了SPSS23中常用的统计分析方法，共13章。
第1章介绍SPSS的基础知识；
第2章介绍统计数据的收集与预处理；
第3～12章介绍SPSS23的各种统计方法，包括描述性统计分析、均值比较与T检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类和判别分析、主成分分析和因子分析、时间序列分析、信度分析；
第13章介绍图表的创建与编辑。
全书基于SPSS23中文版软件版本，同时兼顾早期的软件版本。
在编写过程中，作者以统计分析的实际应用为主线，在对主要统计分析方法的基本概念和统计学原理进行简明介绍的基础上，以64个实例为载体对SPSS23中各种分析方法的应用场合和操作过程进行了清晰说明，并对相关领域的29个统计分析典型案例进行了应用方法及解决思路的详细分析。
全书共有思考与练习题76个，以供巩固学习效果和课后练习。
全书内容覆盖了SPSS23中常用的统计分析方法，共13章。
第1章介绍SPSS的基础知识；
第2章介绍统计数据的收集与预处理；
第3～12章介绍SPSS23的各种统计方法，包括描述性统计分析、均值比较与T检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类和判别分析、主成分分析和因子分析、时间序列分析、信度分析；
第13章介绍图表的创建与编辑。
2025/1/31 16:46:47
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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